1.新版小说泛目录站群系统网站源码 小说站群源码 海量关键词霸屏
2.想找一款大屏可视化制作软件,屏推要支持源码导出,之前用的微兔
3.c语言游戏代码大全（收录100多款经典游戏源码）
4.30套可视化大屏模板，速度收藏！源码
5.速存，推屏详细罗列香橙派AIpro外设接口样例大全（附源码）
6.php宝塔搭建实战卫云域名防红系统php源码
新版小说泛目录站群系统网站源码 小说站群源码 海量关键词霸屏
我们为您带来一款全新的软件PHP小说泛目录站群系统源码，这款程序专为小说站群打造，屏推操作简便，源码eclipse误删了源码即便是推屏初学者也能轻松上手。它具备泛目录功能，软件无需过多教程解释，屏推对于关键词霸屏策略，源码您可以自行百度了解，推屏它支持ascii干扰码，软件有效应对算法检测，屏推确保您的源码站点在搜索引擎中占据显著位置。
程序设计巧妙，推屏每次刷新都会自动更换小说页面，模拟真实更新，但请注意，这并非实际的小说站点内容。为了更进一步提升用户体验，我们建议您结合宝塔的定时任务功能，实现自动推送更新。如果您有创意，可以自行定制模板，提升站点美观度。此外，源码中还包含了php推送脚本和快速收录推送脚本，以帮助您更好地管理和推广您的站点。
想找一款大屏可视化制作软件,要支持源码导出,之前用的微兔
数字大屏作为现代数据分析、业务监控及指挥调度的重要呈现方式，包含了丰富的可视化图表、装饰效果及事件交互设计，为用户提供直观且酷炫的展示体验。
如果你正在寻求一款能提供源码导出的可视化制作软件，推荐尝试JVS智能BI。这款软件能满足你的需求，实现源码导出，让你拥有更多自定义与扩展空间。
下面是部分JVS智能BI大屏示例图展示，展示了其在不同场景下的应用与效果：
c语言游戏代码大全（收录多款经典游戏源码）
C语言是一种广泛使用的编程语言，其强大的服务端组件源码功能和高效的性能使其成为游戏开发的首选语言。本文将介绍多款经典游戏的C语言源码，供游戏开发者学习和参考。操作步骤
Step1:下载源码
访问Github上的C语言游戏代码大全仓库，找到需要的游戏源码，点击“Download”按钮下载源码压缩包。
Step2:解压源码
使用解压软件将下载的源码压缩包解压到本地硬盘上。
Step3:编译源码
使用C语言编译器（如GCC）编译源码，生成可执行文件。
Step4:运行游戏
运行生成的可执行文件，开始游戏。
经典游戏源码
1.俄罗斯方块
俄罗斯方块是一款经典的益智游戏，玩家需要通过旋转和移动方块，使其在下落过程中排列成完整的一行或多行，从而消除方块并得分。
操作步骤
使用方向键控制方块移动和旋转，按空格键加速方块下落。
2.扫雷
扫雷是一款经典的单人益智游戏，玩家需要根据周围的数字推断出隐藏在方格中的地雷位置，最终揭开所有非地雷方格并得分。
操作步骤
使用鼠标左键点击方格揭开，使用鼠标右键标记可能的地雷位置。
3.贪吃蛇
贪吃蛇是一款经典的单人游戏，玩家需要通过控制一条蛇在屏幕上移动，吃掉食物并不断成长，直到撞到墙壁或自己的身体为止。
操作步骤
使用方向键控制蛇的移动方向，吃到食物后蛇的长度加1。
4.五子棋
五子棋是一款经典的两人对弈游戏，玩家需要通过在棋盘上下棋，先在横、竖、斜方向上连成五子的一方获胜。
操作步骤
使用鼠标点击棋盘上的空格下棋，先连成五子的一方获胜。
5.推箱子
推箱子是一款经典的益智游戏，玩家需要通过推动箱子使其到达指定位置，最终完成所有关卡。
操作步骤
使用方向键控制人物移动和推动箱子，将箱子推到指定位置即可过关。
套可视化大屏模板，旗形整理指标源码速度收藏！
大屏可视化越来越受欢迎的原因有两点。首先，可视化监控大屏能全方位展示数据，解决企业间数据隔离问题，通过数据采集、清洗、分析，将各项指标以直观、实时的方式展现，实现一体化数据分析。其次，随着可视化技术的发展，大屏通常搭载精美的图表和特效，提供生动的数据展现，具有丰富的交互功能和实时性，为用户带来惊艳的视觉体验。这样一张科技感满满的大屏，不仅能提升企业形象，也满足了领导层的需求。
开发可视化大屏通常包括五个步骤：需求调研、原型设计、模板开发、大屏调试、正式上线。其中，需求调研是核心，需明确目标受众、展示需求、主题、关键指标及分析纬度。原型设计可请专业团队完成，模板开发则可以选择代码+可视化库或使用成熟的大屏开发软件。使用成熟的软件能快速开发出大屏，且有现成的图表模板，支持拖拽配置，大大降低了开发难度。推荐选择B-S产品，如国内的帆软FineReport，它提供高安全性的ctf 找到源码很重要数据处理、可视化操作界面、插件化平台，适合有个性化需求的企业。
设计界面时，需考虑布局、色彩和交互元素，具体操作和配色细节可参考之前的文章，该文详细记录了一张大屏模板的制作过程。
为了帮助大家，提供近张大屏demo源码及素材。部分使用js+Echarts开发，部分由FineReport开发，可以直接更改数据套用。这些资源可以帮助大家快速搭建出专业、美观的可视化大屏。
速存，详细罗列香橙派AIpro外设接口样例大全（附源码）
华为云社区分享了关于香橙派AIpro外设接口的详细指南，包括样例源码，旨在帮助开发者充分利用其丰富的功能。AIpro板搭载升腾AI处理器，支持8TOPS INT8计算，适用于多种数据分析和推理计算场景，如教育、机器人和无人机等。 AIpro板提供了众多接口，如两个HDMI输出、GPIO、Type-C电源接口、SATA/NVMe SSD M.2插槽、TF插槽、千兆网口、USB3.0和Type-C接口，以及两个MIPI摄像头、MIPI屏和预留的电池接口。以下是部分接口的使用示例：通过MIPI接口，可以播放音频到耳机。只需插入耳机并进入音频测试程序，通过命令播放*.pcm文件。
USB接口可用于录音和播放音频，准备好录音功能的网页游戏黑屏优化源码耳机后，通过arecord命令录制，aplay命令播放。
MIPI摄像头可用于拍摄，通过IMX摄像头连接后，运行样例程序即可拍照。
USB接口的摄像头支持获取图像，通过v4l2-ctl查看设备节点，然后使用内置样例代码拍照并查看结果。
通过HDMI接口，可以显示图像，连接显示器后，执行特定脚本进行图像显示。
MIPI接口也能显示图像，但目前仅限于显示一张，使用LCD屏幕配合特定脚本操作。
想要了解更多样例源码和接口详解，可访问升腾社区文档中心和香橙派AIpro学习资源一站式导航。提升你的AIpro开发经验，探索更多可能！php宝塔搭建实战卫云域名防红系统php源码
欢迎来到web测评，本期分享一套由PHP开发的JI卫云域名防红系统php源码。如果你近期在寻找相关系统项目，恰好有朋友求助于我，希望我能录制一期搭建教程，今天有幸与大家分享这份便捷的部署经验。只需轻松几步，即可完成系统安装。
对于初次接触宝塔平台的小伙伴，之前我已制作过相关教程，建议翻阅参考。
JI卫云防红系统，采用双重跳转设计，确保运行稳定，同时支持短链接直接在内部打开，尤其适用于iOS设备。通过官方接口进行域名检测，实时更新查询结果，并自动屏蔽失效域名，提升使用体验。
系统配备完整的API开发文档，兼容各种网站对接需求，助您快速推进推广策略，提升网站知名度。
附上系统实测截图，以便直观了解其功能与界面。若欲获取源码及详细教程，请观看视频教程，并通过资源链接下载使用。
最后提醒，使用本资源时，请遵守法律法规，确保合法合规地进行网站运营。
视频和视频帧：Intel GPU（核显）的编解码故事
一般提及基于“显卡或多媒体处理芯片对视频进行解码”为硬解码，本文将探讨如何利用Intel的核显，即集成GPU实现硬解码。提及QSV，全称为Quick Sync Video，Intel在年发布Sandy Bridge CPU时，一同推出了这项基于核显进行多媒体处理，包括视频编解码的技术。集成核显，官方称HD Graphics，最早在Sandy Bridge前一代制程已推出，但性能提升及充分发挥在Sandy Bridge时期。Haswell及后续制程发布更高级的Iris架构。最近Intel宣布将开发独立显卡，核显发展具体走向未知。
接手QSV项目时，预期会有很多相关资料，实则相反。因此，将记录自己学习过程。
本文将介绍：
I. Intel的核显（集成GPU）：
了解核显很有必要，几个月前，作者对CPU的认识还停留在“南北桥”架构。以下内容若有不准确之处，欢迎指正。
查看Gen CPU结构图，首先看CPU核心部分。在整块CPU芯片中，核显占比不小，算力不容小觑。在没有独立显卡的笔记本上，可以运行大量大型游戏，虽偶有卡顿、掉帧情况，整体表现已相对不错。
接下来，看官方给出的GPU内部结构图。GPU内部远比图上所示复杂，图中介绍的仅为部分Subslice芯片结构。GPU分为Slice部分和Un-Slice部分，Slice部分已介绍，接下来介绍Un-Slice部分。
作者找到了一张图，展示了在MFF上进行视频处理的流程：1) 首先在MFX/VDBOX模块上进行编解码；2) 接着送到VQE/VEBOX上做图像增强和矫正处理；3) 然后送到SFC上做scale和transcode；4) 最后送出到显示屏上展示。是否完全正确，作者这里做个记录。
推荐知乎文章《转》Intel Gen8/Gen9核芯显卡微架构详细剖析，深入浅出，关于thread dispatch的说明即出自该文。
最后，总结Intel集成GPU/核显结构图。
注意，这是skylake架构下的GT2/GT3/GT4 GPU结构图，X数字越大，集成的Slice和Unslice芯片更多，能力越强，价格也更高。
II. Quick Sync Video（QSV）技术：
QSV是Intel推出的将视频处理任务直接送到GPU上进行专门负责视频处理的硬件模块处理的软件技术。与CPU或通用GPU上的视频编码不同，QSV是处理器芯片上的专用硬件核心，这使得视频处理更为高效。
要了解QSV如何驱动GPU的MFF，首先看官方Intel® Video and Audio for Linux上的图。在介绍QSV之前，提及Intel在FFmpeg上提供的插件，包括ffmpeg-qsv、ffmpeg-vaapi和ffmpeg-ocl。详细描述如下：
· FFmpeg-vaapi提供基于低级VAAPI接口的硬件加速，在VA API标准下在Intel GPU上执行高性能视频编解码器、视频处理和转码功能。
· FFmpeg-qsv提供基于Intel GPU的硬件加速，基于Intel Media SDK提供高性能视频编解码器、视频处理和转码功能。
· FFmpeg-ocl提供基于工业标准OpenCL在CPU/GPU上的硬件加速，主要用于加速视频处理过滤器。
接下来，介绍QSV在ffmpeg2.8及以上版本的支持，经过MSDK、LibVA、UMD和LibDRM。分层进行分析：
· MSDK：Intel的媒体开发库，支持多种图形平台，实现通用功能，可用于数字视频的预处理、编解码和不同编码格式的转换。源码地址为Intel® Media SDK，在Linux平台上编译使用。
· VA-API：Video Acceleration API，提供类unix平台的视频硬件加速开源库和标准。Intel源码地址在Intel-vaapi-driver Project，在Linux平台上使用。
· UMD：User Mode Driver的缩写，指VA-API Driver。Intel提供了两个工具：intel-vaapi-driver 和 intel-media-driver，推荐使用后者。
· LibDRM：Direct Rendering Manager，解决多个程序协同使用Video Card资源问题，提供一组API访问GPU。与VA-API，LibDRM是一套通用的Linux/Unix解决方案。
· Linux Kernel：Intel的Kernel是i driver，描述了libDRM和Kernel Driver之间的关系。
至此，整个关系图较为清晰。
III. FFMPEG+QSV解码：
QSV硬解的任务主要包括：
关于3-4步操作的详细实现，底层库会帮助完成。但作为一个优秀的工程师，研究FFMPEG源码依然十分重要。接下来，介绍如何使用FFmpeg API中的h_qsv解码器插件。
提及FFmpeg命令行使用方法，推荐阅读官方资料《QuickSync》或《Intel_FFmpeg_plugins》。
关于示例代码，作者曾遇到许多坑，总结为：多数中文博客不可靠，官方demo最可信。官方代码提供了两份可用：qsvdec.c和hw_decode.c。作者最早使用的是第一段代码，核心部分如下：
然而，这段代码存在问题。测试发现，对于赛扬系列一款CPU，在p视频上MSDK达到fps，理论上h_qsv平台上限也应为fps，但实际测试不到fps。排查后发现是av_hwframe_transfer_data()性能较弱。
最终，与Intel一起解决了性能问题。那么，性能提升方案为何是GPU-COPY技术做Memory-Mapping？
解释GPU和CPU渲染图像的过程，包括坐标系转化、纹理叠加等，仅需了解两点：
后者的数据组织方式能充分利用GPU的并行特性，加速图像处理、渲染。尽管存在一些纹理叠加的技术难题，但性能提升足以补偿。
接下来，解释Memory-Mapping：从Intel CPU架构图中可见，GPU和CPU位于同一芯片上，各自寄存器/缓存区有限，视频数据主要存储在内存上。GPU和CPU的数据组织方式不同，同一帧数据存于内存同一位置，数据格式不同，因此需要做Memory-Mapping。Memory-Mapping相较于Memory-Copy，减少了数据从内存区域A移动到区域B的操作，已经是优化。进一步优化：GPU完成Memory-Mapping以及数据从GPU到内存和CPU的操作。
在av_hwframe_transfer_data()内部，Memory-Mapping由CPU完成，性能受限于CPU，只能并行。修改后，整体性能从不到fps提升至fps，虽然与理想fps仍有差距，但满足性能需求。
据悉，Intel将在FFmpeg 4.3开源出这个解决方案。
写在后面：
了解GPU底层对应用开发人员帮助不大，毕竟了解芯片布线的重新设计、制程工艺提升、GPU-COPY技术的数据I/O提升等，也不能做什么。最终，芯片架构是芯片工程师的事，底层逻辑实现是嵌入式工程师的事。应用开发人员无法做出实质贡献，但作为知识库扩充或休闲阅读，了解也无妨。
希望有机会接触CUDA的编解码，深入学习N卡设计。
感谢因《视频和帧》系列文章结识的朋友，热心指出文章描述不准确的地方。文中如有不严谨之处，欢迎指正。
